La méconnaissance du cadre professionnel chez des enseignantes débutantes devant un problème éthique à l’école
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à mettre en évidence certaines dimensions que des enseignantes débutantes en adaptation scolaire examinent devant un problème d’ordre éthique rencontré à l’école. Quatre dimensions éthiques dans un problème de ce type sont considérées : les personnes impliquées, les valeurs en jeu, les principes de conduite professionnelle et le cadre professionnel. Cette recherche s’insère dans une approche qualitative. Par le moyen d’entrevues individuelles semi-dirigées, les dimensions qui ressortaient dans la réflexion de onze participantes devant un problème éthique ont été analysées. Les résultats obtenus dans cette recherche ont permis de faire ressortir que la dimension du cadre professionnel est très peu abordée par les enseignantes participantes. Les lois, les normes de la commission scolaire et de l’école ainsi que la convention collective semblent méconnues. À la lumière de ces résultats, des pistes pour la formation initiale et la période d’insertion professionnelle sont proposées. Ces pistes visent l’amélioration des connaissances qui s’avèrent fondamentales de ce système de régulation, et ce, dès l’entrée en pratique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".